إكزابيم مقابل سبلك: ست طرق للمقارنة والتقييم
دليل
إطار عمل يحسن نتائج الأمان ويقلل من التكلفة الإجمالية للملكية.
هذا الدليل يقارن بين Exabeam و Splunk عبر ستة مجالات رئيسية لمساعدتك في تقييم التكلفة وفعالية الكشف والتحقيق.
يستخدم Splunk على نطاق واسع في إدارة السجلات، لكن العديد من الفرق تواجه تسعيرًا غير متوقع، وضبطًا معقدًا، وتحقيقات بطيئة مع نمو البيانات والبيئات. يمكن أن يؤدي الحفاظ على استعلامات SPL والارتباطات والإضافات إلى تشتيت انتباه المحللين عن حل التهديدات الحقيقية. إن نهجًا يعتمد على السلوك ويقوده الذكاء الاصطناعي يغير كيفية اكتشاف المخاطر، والتحقيق في الأنشطة، وتحديد أولويات الاستجابة عبر المستخدمين والأجهزة وعملاء الذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الرئيسية التي يساعدك هذا الدليل في الإجابة عليها
- كيف يؤثر تسعير Splunk على التكلفة الإجمالية مع زيادة البيانات والحوسبة والإضافات؟
- كم مقدار التعديل والعبء الذي يضيفه كل من SPL وUEBA؟
- كيف تُحسن تحليلات السلوك من اكتشاف سوء استخدام بيانات الاعتماد والحركة الجانبية؟
- ما الذي يتغير عندما يتم دمج الكشف والتحقيق في منصة موحدة؟
- كيف يمكنك قياس تغطية الكشف باستخدام إطار MITRE للهجوم والتكتيكات والتقنيات المشتركة (ATT&CK) ®؟
- كيف تُحسن وكلاء الذكاء الاصطناعي سرعة التحقيق وإنتاجية المحللين؟
كيف تحسن Exabeam عمليات الأمان مقارنةً بـ Splunk؟
تطبق New-Scale Fusion تحليلات سلوكية وتقييم مخاطر ديناميكي للكشف عن المخاطر عبر المستخدمين والأجهزة وعوامل الذكاء الاصطناعي. توحد الجداول الزمنية الآلية الأنشطة ذات الصلة في تدفق تحقيق واحد، بحيث يمكن للمحللين فهم كيفية تطور التهديدات دون الحاجة إلى تجميع الأحداث معًا.
نظام منسق من وكلاء الذكاء الاصطناعي يقوم بأتمتة الكشف والتحقيق والاستجابة. يمكن للمحللين البحث والتحليل وتحديد الأولويات وإنشاء منطق الكشف باستخدام اللغة الطبيعية، مع مخرجات تتماشى مع نموذج المعلومات الشائع (Common Information Model) وATT&CK. قم برسم تغطية الكشف على حالات الاستخدام ورؤية أماكن التحسين بسهولة.
قم بتحميل الدليل لتتعلم كيفية تقليل التكاليف، وتحسين تغطية الكشف، وتسريع التحقيقات.
احصل على الدليل: Exabeam مقابل Splunk - ست طرق للمقارنة والتقييم
أكمل النموذج أدناه وقدم للحصول على تحميل هذا المورد.